Complex dynamics under tension in a high-efficiency frameshift stimulatory structure
Notice bibliographique
Résumé
Specific structures in mRNA can stimulate programmed ribosomal frameshifting (PRF). PRF efficiency can vary enormously between different stimulatory structures, but the features that lead to efficient PRF stimulation remain uncertain. To address this question, we studied the structural dynamics of the frameshift signal from West Nile virus (WNV), which stimulates -1 PRF at very high levels and has been proposed to form several different structures, including mutually incompatible pseudoknots and a double hairpin. Using optical tweezers to apply tension to single mRNA molecules, mimicking the tension applied by the ribosome during PRF, we found that the WNV frameshift signal formed an unusually large number of different metastable structures, including all of those previously proposed. From force-extension curve measurements, we mapped 2 mutually exclusive pathways for the folding, each encompassing multiple intermediates. We identified the intermediates in each pathway from length changes and the effects of antisense oligomers blocking formation of specific contacts. Intriguingly, the number of transitions between the different conformers of the WNV frameshift signal was maximal in the range of forces applied by the ribosome during -1 PRF. Furthermore, the occupancy of the pseudoknotted conformations was far too low for static pseudoknots to account for the high levels of -1 PRF. These results support the hypothesis that conformational heterogeneity plays a key role in frameshifting and suggest that transitions between different conformers under tension are linked to efficient PRF stimulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».